该函数的调用方式如下： a = bemd(im1); im1 -> 图像 a(:,:,1) => IMF 1 a(:,:,2) => IMF 2 a(:,:,3) => IMF 3 a(:,:,4) => 残差

为解决异步电机故障轴承振动信号易受噪音影响信噪比较小的缺点,提出了一种新的故障诊断方法。首先,采用小波分析方法对测得的原始信号进行去噪,并根据频率对原始信号进行频带划分;其次,用经验模式分解(EMD)方法对小波包分解重构得到的低频段信号进行分解,获得若干固有内在模函数(IMF);最后,采用傅里叶变换对各个IMF函数进行时频分析获得频谱图,进而提取故障频率,根据故障频率和故障类型的对应关系得出最后的诊断结果。实验表明,该方法能有效地提取出故障特征频率,方便地判断出故障类型。对比分析了傅里叶变换和小波变换与本方法的优缺点,为滚动轴承的早期故障诊断提供了一个新的思路。

此代码允许您输入噪声信号并使用经验模式分解-去趋势波动分析提供去噪输出如果您正在使用此代码，请确认

针对传统经验模式分解方法所导致的模态混叠现象，提出通过加噪声辅助分析 的EEMD方法，将白噪声加入信号来补充一些缺失的尺度，在信号分解中具有良好的表现。EEMD仿真系统的实现利用了Matlab 平台，通过GUI 控件实现了系统设计，能直观方便地进行比较分析，验证了EEMD 在抗混叠方面较原有方法的改进。

eemd用于对一维信号的分解，代码每段都有注释，通俗易懂，便于理解，亲测可用

针对单通道语音信号盲分离的问题，结合盲源分离和经验模式分解的优点，提出了一种基于经验模式分解的单通道语音信号源数估计和盲源分离方法"对语音混合信号进行经验模式分解，利用贝叶斯算法估计语音源数目，根据源信号数目重组多通道语音混合信号，并采用独立分量分析实现语音信号的盲分离"仿真实验表明，使用此法能有效地估计通道语音信号源数和分离盲源.

行业分类-设备装置-基于最优参数集合经验模式分解的机械故障特征提取方法.zip

提出的多元经验模式分解的新算法，matlab程序，适合多元数据的联合分析与数据级的多通道数据融合，是一种非常具有前景的一种算法。

利用经验模式分解（EMD）将信号分解成多个本征模式函数（IMF），每个IMF代表一定频率尺度的信号分量。

详细论述了经验模式分解(EMD)的激光雷达大气回波信号降噪信号处理方法, 并进行系统仿真及实验验证。这种基于ＥＭＤ的去噪算法适合处理含有脉冲的信号(如Block,Bump和脉冲回波信号等)。通过利用该算法对米(Mie)散射激光雷达大气回波信号进行分析处理, 其结果表明该去噪方法能去除大气回波中含有的噪声, 能为下一级消光系数反演提供高信噪比(SNR)的初始数据。